論文の概要: Curve fitting on a quantum annealer for an advanced navigation method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15308v1
- Date: Fri, 23 Feb 2024 13:13:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 14:30:53.343758
- Title: Curve fitting on a quantum annealer for an advanced navigation method
- Title（参考訳）: 先進航法における量子アニールのカーブフィッティング
- Authors: Philipp Isserstedt, Daniel Jaroszewski, Wolfgang Mergenthaler, Felix
Paul, Bastian Harrach
- Abstract要約: 与えられたデータ点の集合を近似し、標準化された関数の有限線型結合として記述される関数を考える。
実単語の場合、動的プログラミングの枠組みを用いて船体に最適化された速度プロファイルを求める問題について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We explore the applicability of quantum annealing to the approximation task
of curve fitting. To this end, we consider a function that shall approximate a
given set of data points and is written as a finite linear combination of
standardized functions, e.g., orthogonal polynomials. Consequently, the
decision variables subject to optimization are the coefficients of that
expansion. Although this task can be accomplished classically, it can also be
formulated as a quadratic unconstrained binary optimization problem, which is
suited to be solved with quantum annealing. Given the size of the problem stays
below a certain threshold, we find that quantum annealing yields comparable
results to the classical solution. Regarding a real-word use case, we discuss
the problem to find an optimized speed profile for a vessel using the framework
of dynamic programming and outline how the aforementioned approximation task
can be put into play.
- Abstract（参考訳）: 曲線フィッティングの近似タスクに対する量子アニーリングの適用性について検討する。
この目的のために、与えられたデータ点の集合を近似し、例えば直交多項式のような標準関数の有限線型結合として記述する関数を考える。
したがって、最適化される決定変数はその拡張の係数である。
この課題は古典的に達成できるが、量子アニーリングで解くのに適した二次的非拘束二元最適化問題としても定式化できる。
問題の規模が一定のしきい値以下であることを考えると、量子アニールは古典解に匹敵する結果をもたらす。
実単語のユースケースについて,動的プログラミングのフレームワークを用いて容器の速度プロファイルを最適化することの問題点を考察し,上記の近似タスクがどのように機能するかを概説する。
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